In den Anfängen der Fertigung wurden Loszettel aus Papier für die manuelle Erfassung und Aufzeichnung aller notwendigen Verarbeitungsdaten wie Losnummer, Produkt, Prozessschrittanweisungen, Anlagenrezepte, Qualitätskontrolldaten usw. verwendet. Da im Laufe der Jahre die hergestellten Produkte immer anspruchsvoller wurden, wurden fortschrittlichere Ansätze zur Datenerfassung entwickelt.
Papierlose Fertigung
Papierlaufzettel wurden weitgehend durch Manufacturing Execution Systeme (MES) für die Prozesskontrolle und für die Erfassung von Produkt- und Prozessdaten wie Produkt, Losnummer, Qualitätsdaten und Zeitstempel für Track-in und Track-out-Vorgänge ersetzt. Für die Erfassung und Verarbeitung der für die Kontrolle der Produktqualität erforderlichen Messdaten wurden spezielle Systeme für die statistische Prozesskontrolle (SPC) entwickelt. Fortgeschrittene Prozesskontrollsysteme (APC = Advanced Process Control) nutzen Sensoren und andere Geräte, um den Zustand der Produktionsanlagen zu überwachen und Verifizierungen vorzunehmen, z. B. um die Temperaturen in einer Ofenkammer zu überprüfen. Dies ermöglicht eine Prozessoptimierung und liefert Informationen, die wiederum bei der Ermittlung der notwendigen Anlagenwartung behilflich sind.
Jede der oben beschriebenen Komponenten hat ihre eigenen Anforderungen an die Datenerfassung. Oft landen die mit diesen Systemen verbundenen Daten in Silos, was zu Ineffizienzen in Bezug auf Datenredundanz, Zugänglichkeit, Sichtbarkeit und Skalierbarkeit beiträgt. Um dieses Problem zu lösen, beseitigen Data Warehouses die Silos, bieten jederzeit Zugang zu genauen Daten und stellen eine einzige, globale Datenquelle zur Verfügung. Diese Quelle ermöglicht den Ingenieuren, Bedingungen und Methoden, die sich auf die Qualität und letztlich auf den Umsatz auswirken, effizient zu analysieren und zu bewerten.
Warehousing und die wirksame Nutzung von Daten
Fortgeschrittene Fertigungsprozesse produzieren unweigerlich Terabytes an Produktionsdaten und die Menge an Daten wird perspektivisch noch zunehmen, da die hergestellten Produkte immer komplexer werden. Mehr Daten bedeuten jedoch nicht unbedingt mehr Informationen. Umfassende Produktionskontrollsysteme, die in der Lage sind, Berichte zu erstellen und die Fabrikleistung in Echtzeit zu visualisieren, sind für die meisten bestehenden Fabriken noch eine Vision. Die Daten sind indes vorhanden, aber die Fähigkeit, aus den Informationen eine Bedeutung abzuleiten, wird dadurch verhindert, dass sich die Zusammenführung der Daten aus den einzelnen Systemen als schwierig gestaltet. Jene einzelnen IT-Systeme liefern wichtige Informationen über die Produktionsleistung in ihrem spezifischen Bereich, jedoch ist die effiziente Erfassung und Nutzung von Informationen über mehrere Bereiche hinweg keine einfache Aufgabe. Fundierte Methoden und Werkzeuge zur Datenerfassung können dieses Problem lösen und Folgendes ermöglichen:
Ursachenanalyse – Eine einzige Quelle für Fertigungsdaten ist entscheidend für die schnelle Identifizierung von Trends und Mustern, um die wahre Ursache von Qualitätsproblemen zu ermitteln. Die Auswertung der gesammelten Daten kann die Ursachenanalyse erheblich beschleunigen.
Echtzeit-Berichterstattung – Die Ableitung von Informationen aus Echtzeit-Produktionsdaten ermöglicht die Einsicht in Live-Berichte zu Kennzahlen wie Durchsatz, WIP, Zykluszeit, Durchflussfaktor, Anlagenauslastung, Ertrag, Qualität und termingerechte Produktlieferung.
Rückverfolgbarkeit – Die automatisierte Datenerfassung in Bezug auf Daten, Zeiten, Anlagen, Chargen, Lose, Arbeitsstationen, Bediener und Produktionsmethoden erzielt eine Rückverfolgbarkeit und bietet so die Möglichkeit, Qualitätsprobleme zu erkennen, zu isolieren und zu beheben, bevor die Produkte das Werk verlassen.
Produktpreisgestaltung – Mit den gesammelten Daten von der Produktbestellung bis zur Produktauslieferung wird es möglich, einzelne Prozesse mit den Herstellungskosten zu verknüpfen, um den Preis der Produkte genau zu bestimmen und Gewinnspannen zu optimieren.
Break-Even-Punkte für Investitionen – Berechnung und Erfassung von Break-even-Punkten für Anlageninvestitionen.
Vorteile
Ursachenanalyse
Echtzeit-Berichterstattung
Rückverfolgbarkeit
Produktpreisgestaltung
Break-Even-Punkte für Investitionen
Sammeln von Produktionsdaten
Da bei jedem Produktionsprozess Geräte-, Chargen- und zugehörige Daten generiert werden, ist es nicht nur möglich Betriebsberichte in Echtzeit zu erstellen sondern auch gleichzeitig die Rohdaten als genealogische Aufzeichnungen und zur Analyse historischer Transaktionsdaten in anderen, fortschrittlicheren Berichten zu erfassen und aufzuzeichnen. Die unten aufgeführten Arten von digitalen Aufzeichnungen machen den Papierlaufzettel praktisch überflüssig.
Los-Genealogie-Daten
Die Los-Transaktionshistorie zeigt eine tabellarische und granulare Ansicht der Transaktionshistorie eines Loses pro Vorgang, mit Angabe der Dauer, der Prozessparameter und der verwendeten Anlage.
Anlagenhistorische Daten
Historische Maschinendaten ermöglichen detaillierte Berichte über die Auslastung der Anlage, OEE und viele andere anpassbare Reports.
Sobald die Daten erfasst und verfügbar sind, ist die Auswahl an Berichten schier grenzenlos. Im Folgenden finden Sie Beispiele für einige gängige Berichte:
Anlagenzustandsbericht
Dieser Bericht gibt Aufschluss über die Geräteauslastung. Folgende Zustände werden zeitlich erfasst: produktiv, Reparatur/Wartung, Standby, geplanter Stillstand, ungeplanter Stillstand und nicht geplanter Zustand.
WIP-Bericht in Echtzeit
WIP-Berichte in Echtzeit ermöglichen die Visualisierung des WIP (Work in Progress / unfertige Erzeugnisse) durch die gesamte Fabrik. Das unten gezeigte Balkendiagramm ist so konfiguriert, dass es den Umfang und den Status des WIP in den einzelnen Prozessschritten in Echtzeit anzeigt. Die grafischen Elemente des Balkendiagramms können ausgewählt werden, um detaillierte Informationen über die Lose eines Prozessschritts anzuzeigen.
Zykluszeit-Bericht
Key Performance Indicator (KPI) Dashboards, wie das untenstehende, zeigen spezifische, messbare und quantifizierbare Daten, die für die Überwachung und Optimierung der Fabrikleistung entscheidend sind. Ein Zykluszeit-Dashboard zeigt die Zeit an, die für die Herstellung einer Produktionseinheit benötigt wird, und zwar vom Zeitpunkt der Bearbeitung bis zur Fertigstellung des Produktionsauftrags.
Annäherung an die automatisierte Datenerfassung
Produzenten wissen in der Regel, welche Bereiche in der Produktion die größten Verbesserungsmöglichkeiten bieten. Gut definierte Ziele helfen bei der Identifizierung potenzieller Datenquellen, sodass die Datenerfassung beginnen kann. Dies kann bedeuten, dass die Produktionsanlagen aufgerüstet oder nachgerüstet werden müssen, um die Datenerfassung zu ermöglichen. Dank des Industrial Internet of Things (IIoT) können die meisten älteren Anlagen aber jetzt in die IT-Systeme der Fertigung integriert werden, ohne die Funktionalität oder Stabilität der Maschinen zu beeinträchtigen. Von Papierlaufzetteln zum Industrial Internet of Things – alle Daten können digital transformiert werden.